这是你的营销技术还是你的数据？

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我们是不是在吹毛求疵？我不这么认为。如果你喜欢用数据比作润滑油，那么你的汽车或卡车和你加进去的汽油或机油之间是有区别的。糟糕的数据和糟糕的润滑油都会造成同样的影响：你的发动机无法正常运转。

如果你的营销技术解决方案 电话号码数据 因为缺乏开放API而难以集成，那将是一个问题。但即使是最好的工具，在数据质量不佳的情况下也会失效。

如果你的营销技术投资没有对你的营销产生任何影响，那么你的工具、团队和数据之间的关系可能出现了问题。仔细分析一下这三个方面。

它们是否具备您所需的特性和功能？

你的员工。他们是否接受了适当的工具培训？他们是否正确配置了工具？

您的数据。它是否处于孤立状态？它是否陈旧或不准确？它是否可供需要它的应用程序使用？

这正是可组合性的优势所在。深入数据仓库、利用单一数据源的营销技术解决方案正日益流行。这些策略在数据和营销技术应用之间留出了一定的空间。

营销人员、Martech 和数据。在这种关系中，其中一个人常常感觉像是电灯泡，而且每个组织的情况也不尽相同。你适合哪一个？

深入挖掘：Martech 堆栈可组合性背后的真相

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在此输入您的电子邮件。首席营销官 (CMO) 正在努力为客户和企业带来个性化的价值，尤其致力于建立更牢固的客户关系。而如今，边缘计算正在将这一过程提升到一个新的高度，使个性化的实时交互能够更快、更高效、更安全地实现。

边缘计算听起来可能像是些低级的销售术语。然而，抓住它的潜力可以重新定义您与客户的互动方式，并提升您品牌的客户体验策略。

什么是边缘计算？
边缘计算使数据处理更贴近实际操作。边缘计算无需将数据发送到其他地方的云服务器，而是允许数据在生成地进行处理。

想象一下，你的智能摄像头门铃无需将视频发送到远程服务器进行分析。它可以立即处理视频，立即识别熟悉的面孔或潜在的威胁。

当您在本地处理数据时，可以减少令人烦恼的延迟，并降低带宽占用。这意味着您的团队可以在关键时刻提供更加个性化、引人入胜的内容。这就是边缘计算的魅力所在。它能够在需要时实现这些目标。

现实世界边缘计算的示例包括





内置人工智能处理器的智能相机可以在设备上直接执行物体检测、面部识别或其他分析，仅向中央系统发送相关数据或警报。
工业物联网 (IoT) 传感器可以在本地处理和分析数据，仅在满足特定条件时传输汇总信息或警报。
自动驾驶汽车使用车载计算机实时处理传感器数据并做出驾驶决策，而无需依赖与外部系统的持续通信。
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